人工智能技术产业体系 - 人工智能已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的技术产业体系 [1] - 算力基础设施性能持续提升 数据产业蓬勃发展 算法创新加快迭代 [1] - 智能产品和服务创新活跃 具备规模化商业化应用基础 [1] 政策目标与阶段规划 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确三阶段目标 [1] - 2027年实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合 [3] - 2030年智能经济成为经济发展重要增长极 2035年全面步入智能经济和智能社会 [3] 技术发展趋势 - 语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能领域出现突破性创新 [2] - 人工智能迈向通用智能初始阶段 从单任务智能转向可扩展多任务智能 [2] - 核心能力从"生成内容"转向"执行任务" 在专用智能向通用智能道路上取得重大突破 [2] 行业应用渗透路径 - 人工智能遵循从数字化水平较好领域率先突破的推进规律 [2] - 互联网搜索、社交、购物、写作、编程等数字原生领域率先实现规模化落地 [2] - 正向金融、医疗、交通等数字化程度较高行业渗透 [3] - 生成式人工智能将药物研发化合物筛选周期从数年缩短至数月 新药上市时间从13年缩短至8年 成本降低75% [3] - 未来将在制造、能源等实体经济领域实现深度应用 [3] 双向赋能模式 - 形成人工智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺技术创新的双向赋能 [6] - 推动算法、数据、算力三大要素紧密耦合相互强化 [6] - 模型算法重构应用生产力 新应用场景催生海量高价值数据 [6] - 通过重点领域突破为技术优化提供需求牵引力和市场空间 [6] 生产力转化举措 - 构建中国特色的"AI4S"体系 提出三大产业全要素智能化转型路径 [5] - 布局智能原生新技术、新业态、新模式 培育服务消费新模式和产品消费新场景 [5] - 从民生福祉、治理能力、全球合作等方面构建适配先进生产力的生产关系 [5] 智能经济演进 - 人工智能将释放数据要素价值 驱动物理世界、数字空间和知识体系优化创新 [7] - 突破科学发现、技术进步和生产组织的瓶颈 推进科技范式变革和生产要素重组 [7] - 实现产业体系升级和治理模式优化 提升资源利用和经济社会运行效率 [7] 可持续发展挑战 - 需解决算力供给短缺、行业标准滞后、复合人才匮乏、转型成本高昂等关键问题 [8] - 人工智能企业因对行业流程缺乏理解 难以形成与实际需求高度契合的解决方案 [8] - 存在模型输出不稳定、场景融合难度大等"不能用""不好用"的困扰 [8] 行业差异化转型 - 不同行业在数字化水平、资源供给能力、市场竞争格局等方面存在较大差异 [9] - 需结合场景价值、模型生态、部署方式等因素因业施策 [9] - 鼓励数字化基础好、智能升级需求大的场景先行先试 形成示范带动效应 [9]